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METODOLOGÍA PARA LA INCORPORACIÓN DE LOS EFECTOS DEL CAMBIO CLIMÁTICO EN LOS MAPAS DE PELIGROSIDAD Y RIESGO EN LA
COSTA
Iñigo J. Losada losadai@unican.es
1
Taller sobre inundaciones y cambio climático21 de Junio de 2017
IMPACTOS DEL CAMBIO CLIMÁTICO
Los sistemas costeros son particularmente vulnerables al aumento del nivel medio del mar y a los cambios en la intensidad y frecuencia de las inundaciones. La inundación permanente en zonas bajas y la erosión en playas son dos de los impactos del cambio climático más preocupantes.
Inundación:
Efecto combinado !!!
• Olas
• Viento• Presión atmosférica
• Nivel medio del mar
MA
MM
RU
CI
Nivel de referencia
MA: Marea astronómicaMM: Marea meteorológicaRU: Run-upCI: Cota de inundación
Nivel de marea
AUMENTO RELATIVO DEL NIVEL DEL MAR= SLR REGIONAL + Subsidencia/elevación
(Subsidencia/elevación
IMPACTOS
CI= MM + MA + RU + SLR
Precipitación + Caudal
1. MODELADO DE INUNDACIÓN
DIFERENTES APROXIMACIONES PARA EL MISMO PROBLEMA
La elección de la estrategia depende de:
I. La region de estudio:MorfologíaEscala espacial
II. Datos disponibles:Resolución de la topografíay de la batimetría
III. Tipo de análisis requerido: forense, probabilístico, etc
IV. Presupuesto – Tiempo
Spatial scale
Se pueden distinguir dos niveles en el estudio del impacto de inundación, debiendo haber una homogeneidad y coherencia entre la resolución de la información de las dinámicas y la exposición y la escala espacial del estudio:
¿A QUÉ ESCALA VAMOS A REALIZAR EL ANÁLISIS?
1. MODELADO DE INUNDACIÓN
ESCALA GLOBAL/REGIONAL
ESCALA LOCAL
1. MODELADO DE INUNDACIÓN
ESCALA LOCAL
• Dinámicas a alta resolución
• Posibilidad de condiciones hidrodinámicasunivariadas o multivariadas
• En función del tipo de análisis que se quierarealizar, de la calidad de los datos topo‐batimétricos y de las condiciones hidrodinámicas, existen tres estrategias numéricas distintas
1
1
2
2
1. MODELADO DE INUNDACIÓN
P(f)
P(f)
Spatial scale
A
B1
B2
TWL/Q
WavesLevel
+
Riv
er i
nfl
owR
iver
in
flow
Bea
ch p
rofi
leB
each
pro
file
Bea
ch p
rofi
le
WavesLevel
+
WavesLevel
+
ESCALA LOCAL
Estrategias numéricas posibles:
1. MODELADO DE INUNDACIÓN
Resuelve con precisión la hidrodinámica en la zona de roturao Elevado coste computacional (1 estado de mar ~ 4 días)o La unidimensionalidad de la inundación aumenta la incertidumbre
Resuelve complejos procesoscomo la rotura del oleaje, interacciones no lineales y runupo Inestableo Elevado coste computacional(15 min ~1 semana)oAplicable en áreas reducidas(~1km)
NLSW 2DH
RANS 2DV
• Requiere modelos numéricos que resuelven el run‐up y sus componentes (set‐up y swash).
• Sólo resuelve la inundación costera.
1. MODELADO DE INUNDACIÓN
Rápida ejecuciónAnálisis estadístico de la inundaciónPosibilidad de modelar diversas fuentes de
descargaSensibilidad a la rugosidad de Manning Tasa de infiltraciónAnálisis de la evolución de la inundación
P(f)
• Resuelve la inundación en tierra debida a condiciones hidrodinámicas costeras y continentales: oleaje, caudal, precipitación, etc.
• Las hidrodinámicas de costa se resuelven mediante modelos numéricos.
• Acoplamiento de un modelo de inundación 2D para la simulación en tierra.
• Posibilidad de análisis probabilístico de la inundación.
MODELO DE INUNDACIÓN 2DResuelve modulaciones de energía de onda a la escala de grupos y sus ondas infragravitatorias asociadaso Asume teoría lineal para la propagación de oleaje en la zona de rotura
NLSW 2DH
1. MODELADO DE INUNDACIÓN
Rápida ejecuciónAnálisis estadístico de la inundaciónPosibilidad de modelar diversas fuentes de
descargaSensibilidad a la rugosidad de Manning Tasa de infiltraciónAnálisis de la evolución de la inundación
o Incertidumbre en el TWL/Q
P(f)
MODELO DE INUNDACIÓN 2D
• Resuelve la inundación en tierra debida a condiciones hidrodinámicas costeras y continentales: oleaje, caudal, precipitación, etc.
• Las hidrodinámicas de costa se aproximan mediante formulaciones semi‐empíricas.
• La simulación en tierra se resuelve con un modelo de inundación 2D.
• Adecuado para análisis probabilístico de la inundación.
Sin coste computacionalo Asumen muchas simplicacionesoSu aplicación no es universal sino que está sujeta al rango en el que han sido ensayados
FORMULACIÓN SEMI‐EMPÍRICA
1. MODELADO DE INUNDACIÓN
LA CARACTERIZACIÓN DE LA INUNDACIÓN COSTERA PUEDE ALCANZAR DISTINTOS NIVELES DE COMPLEJIDAD, POR ELLO, ES NECESARIO ANALIZAR CUÁLES SON LOS
OBJETIVOS A LOS QUE QUEREMOS LLEGAR:
QUÉ RESULTADOS QUEREMOS OBTENER
CUÁLES SON LAS CONDICIONES
HIDRODINÁMICAS
….La distinta combinación de opciones conlleva, en muchos casos, unalimitación a la hora de escoger una determinada estrategia numérica
Evaluación de impactos
Análisis probabilístico, que puede realizarse sobre:
QUÉ RESULTADOS QUEREMOS OBTENER
Las condiciones hidrodinámicas
El impacto (la inundación)
Condiciones hidrodinámicas: TWL o Q de 100 añosde periodo de retorno, o incluso una combinación estadística de ambosImpacto: inundación de 100 años de periodo de retorno
Existen dos niveles de complejidad:
Datos históricos o de reanálisis
Generación estocástica
A partir de:
Simulación estocástica
La simulación estocástica o sintética de eventos sirve para incrementar la población de extremos. Esto nos permite mejorar la determinación de periodos de retorno.
Determinación de un periodo de retorno: p.e.
Condiciones climáticas históricas (Precipitación, Oleaje, Nivel)
Caracterización probabilísticade la inundación
Selección casos(Precipitación, Oleaje, Nivel)
Modelo de inundación(cota/área de inundación)
GENERADOR ESTOCÁSTICOCondiciones climáticas sintéticas
(Precipitación, Oleaje, Nivel)
OBJETIVOS:- Incrementar la población extremos multivariados
- Caracterización probabilística del impacto (Inundación)
Mediante:1) Modelado de la dependencia de los extremos multivariados
(cópulas permite una representación flexible de fenómenos complejos) 2) Metodologías de downscaling híbrido para reducir el esfuerzo
computacional del impacto por extremos multivariados
ESCALA LOCAL – ANÁLISIS PROBABILÍSTICO DEL IMPACTO CON GENERADOR ESTOCÁSTICO
Evaluación de la inundación
Mapas de Peligrosidad de Inundación Costera
Mapas de probabilidadde inundación costera
Selección casos(Hs, Tm, Dir, Nivel)
Modelo de inundación costera(cota/área de inundación)
GENERADOR ESTOCÁSTICOCondiciones climáticas sintéticas
(Hs, Tm, Dir, Nivel)
Condiciones climáticas históricas Oleaje: Hs, Tm, Dir
Nivel: MM, MA
Condiciones climáticas históricas
CI
Condiciones climáticas históricas Oleaje: Hs, Tm, Dir
Nivel: MM, MA
Mapas de probabilidadde inundación costera
Selección casos(Hs, Tm, Dir, Nivel)
Modelo de inundación costera(cota/área de inundación)
GENERADOR ESTOCÁSTICOCondiciones climáticas sintéticas
(Hs, Tm, Dir, Nivel)
10.000 años de simulaciones de máximos diarios
Mapas de Peligrosidad de Inundación Costera
Mapas de probabilidadde inundación costera
Selección casos(Hs, Tm, Dir, Nivel)
Modelo de inundación costera(cota/área de inundación)
GENERADOR ESTOCÁSTICOCondiciones climáticas sintéticas
(Hs, Tm, Dir, Nivel)
Selección de un número reducido de condiciones multivariadas (oleaje y nivel) de los 10.000 años de simulaciones sintéticas
Mapas de Peligrosidad de Inundación Costera
Condiciones climáticas históricas Oleaje: Hs, Tm, Dir
Nivel: MM, MA
Mapas de probabilidadde inundación costera
Selección casos(Hs, Tm, Dir, Nivel)
Modelo de inundación costera(cota/área de inundación)
GENERADOR ESTOCÁSTICOCondiciones climáticas sintéticas
(Hs, Tm, Dir, Nivel)
Cada caso seleccionado representa a una determinada cantidad(probabilidad) de condiciones multivariadas (oleaje y nivel) de los10.000 años simulados sintéticamente
Mapas de Peligrosidad de Inundación Costera
Condiciones climáticas históricas Oleaje: Hs, Tm, Dir
Nivel: MM, MA
Mapas de probabilidadde inundación costera
Selección casos(Hs, Tm, Dir, Nivel)
Modelo de inundación costera(cota/área de inundación)
GENERADOR ESTOCÁSTICOCondiciones climáticas sintéticas
(Hs, Tm, Dir, Nivel)
Mapas de Peligrosidad de Inundación Costera
Se simula numéricamente la inundación generada por cadauno de los casos seleccionados (condiciones multivariadas)
RFSM‐EDA(Rapid Flood Spreading Method ‐ Explicit Diffusion wave with Acceleration term)
Condiciones climáticas históricas Oleaje: Hs, Tm, Dir
Nivel: MM, MA
Mapas de probabilidadde inundación costera
Selección casos(Hs, Tm, Dir, Nivel)
Modelo de inundación costera(cota/área de inundación)
GENERADOR ESTOCÁSTICOCondiciones climáticas sintéticas
(Hs, Tm, Dir, Nivel)
Mapas de Peligrosidad de Inundación Costera
Condiciones climáticas históricas Oleaje: Hs, Tm, Dir
Nivel: MM, MA
Se calculan los mapas de probabilidad de inundación a partir delas simulaciones de cada caso seleccionado y su probabilidad
RCP Escenarios
EnsembleModelos de Circulación
Global
EnsembleModelos de Circulación Regional
Modelos de oleaje hasta costa
forzados por GCMs o RCM
Modelos de impacto
Incertidumbre
Incertidumbre
Incertidumbre
22
Ejemplo: Olas
Peligrosidad/Amenaza
Representative Concentration Pathways: Trayectorias de la concentración de GEIs
RCPs, RCP2.6, RCP4.5, RCP6, y RCP8.5, deben su nombre a posibles rangos de forzadores de radiación en el año 2100 con respecto a valores preindustriales (+2.6, +4.5, +6.0 and +8.5 W/m2, respectivamente)
Very likely increase
PROYECCIONES
23
Peligrosidad/Amenaza
Rahmstorf (2010). Science
IPCC AR52014
Existen otras aproximaciones: semi‐empíricas; limitaciones físicas de la dinámica de las capas de hielo; registros paleoclimáticos…TODOS se incluyen en el informe pero se considera que no tienen el mismo nivel de incertidumbre/confianza
TODOS PROYECTAN VALORES MÁS ALTOS
24
Peligrosidad/Amenaza
DOWNSCALING DINÁMICOAnida un modelo GCM con un modelo regional/local para representar los procesos físicos de forma explícita con más
alta resolución espacial
DOWNSCALING ESTADÍSTICOEstablece relaciones estadísticas/empíricas entre variables climáticas de gran escala (predictores) y las variables regionales/locales deseadas (predictando) sin modelar
procesos físicos
PRESIÓN ATMOSFÉRICA ALTURA DE OLA 25
Peligrosidad/Amenaza
DOWNSCALING ESTADÍSTICOTiene limitaciones pero puede ser mucho más adecuado para realizar evaluaciones de riesgo que el dinámico y da
la resolución espacial necesaria para el análisis local
PERO
es necesario transformar los resultados para adecuarlos a los modelos de impacto y los extremos no están bien
resueltos
26
DINÁMICAS GENERADORAS DE LA INUNDACIÓN COSTERA
SLRSetupMAMMCI +++= 0LHSetup Sα=
Índice de nivel del mar total: CI (Cota de Inundación)
(Stockdon et al. 2006)
Marea Astronómica (MA)Mareógrafo de Gijón
Global Ocean Tides: GOT
Marea Meteorológica (MM)Global Ocean Surges: GOS (Cid et al., 2014)
Nivel del mar
MAREA METEOROLÓGICA GOS 1.1. MMmax (m)
MAREA ASTRONÓMICA GOT MAmax (m)
Mareógrafo:Puertos del Estado
IMPACTOS
Oleaje en costaDownscaled Ocean Waves: DOW (Camus, et al, 2013)
DINÁMICAS GENERADORAS DE LA INUNDACIÓN COSTERA
Oleaje Proyecciones del nivel medio del mar regional
Slangen et al. (2014)
OLEAJE DOW Hsmax (m)
m
IMPACTOS
MA
MM
RU
CI
Nivel de referencia
MA: Marea astronómicaMM: Marea meteorológicaRU: Run-upCI: Cota de inundación
Nivel de marea
IMPLICACIONES PARA LOS TEMPORALES
EXPOSICIÓN
Modelo Digital de Terreno (MDT) – LiDAR 5 m
Línea de costade alta resolución
Digitalización de defensas
IMPACTOS
MODELADO DE INUNDACIÓN
¿Cómo estudiamos la inundación a lo largo de la costa?
RFSM‐EDA(Rapid Flood Spreading Method ‐ Explicit Diffusion wave withAcceleration term)
Modelo 2D de almacenamiento de celdas (Gouldby et al., 2008)
Basado en una aproximación difusiva de las SWE con inercia local
Malla computacional formada por Impact Zones con sub‐elemento
topografía
Proporciona la altura de columna de agua en cada celda y velocidades
IMPACTOS
Evaluación de riesgos y consecuencias
Distribución espacial de las mallas del modelo
MALLA 1MALLA 2
MALLA 3MALLA 4
MALLA 5MALLA 6
CALIBRACIÓN
Temporal 2 de Febrero de 2014
¿¿Qué valor dar al parámetro α del set‐up del oleaje??
PARÁMETRO ALPHA
Test de calibración en Luarca
α= 0.04 Playas
α= 0.08 Puertos/Acantilados
Playas
Acantilados/ Puertos
IMPACTOS
DIFRACCIÓN EN PUERTOS
Cuando el oleaje se encuentra con una estructura de protección costera la difracción hace que éste se vea alterado significativamente
OBTENCIÓN DE COEFICIENTES DE DIFRACCIÓN CON MSP
DIFRACCIÓN DEL OLEAJE
IMPACTOS
IMPLEMENTACIÓN DE LA RUGOSIDAD DE MANNING LOCAL A TRAVÉS DE LOS USOS DEL SUELO
CORINE LAND COVER
DISTRIBUCIÓN ESPACIAL DE RUGOSIDADESn DE MANNING
IMPACTOS
1. MODELADO DE INUNDACIÓN
Año horizonte Tipo de inundación Escenario Escenarios climáticos
Actual CI E1 T1
2100SLR E5 SLR3
CI EL6 SLR1+T1EL8 SLR1+T1
2 HORIZONTES TEMPORALES CLIMA ACTUAL: T = 100 años / T = 500 años LARGO PLAZO: AÑO 2100
2 TIPOS DE INUNDACIÓN
INUNDACIÓN PERMANENTE (SLR)
EVENTOS EXTREMOS DE INUNDACIÓN (CI) T1 = 100 años
SLR1 = 0.45 m (RCP4.5 Slangen et al., 2014)SLR2 = 0.65 m (RCP8.5 Slangen et al., 2014)SLR3 = 1 m (High++)
ESCENARIOS CLIMÁTICOS
ESCALA LOCAL – ANÁLISIS PROBABILÍSTICO DE LAS CONDICIONES HIDRODINÁMICAS
NAVIA
E1 ‐ CLIMA PRESENTET=100
E6 – H=2100T=100 + SLR=0.45* m
E8 ‐ H=2100T=100 + SLR=0.65* m
E5 – H=2100SLR=1 m
Año horizonte Tipo de inundación Escenario Escenarios climáticos
Actual CI E1 T1
2100SLR E5 SLR= 1 m
CIE6 RCP4.5 SLR +T1E8 RCP8.5 SLR +T1
IMPACTOS
8. Escenarios de riesgo
AÑO HORIZONTE TIPO DE INUNDACIÓN
ESCENARIOS CLIMÁTICOS
ESCENARIOSSOCIOECONÓMICOS
ESCENARIOS DE RIESGO
Actual CIT1 S0 Escenario1
T2 S0 Escenario2
2050 CIT1+SLR1 S1 Escenario3
T2+SLR1 S1 Escenario4
2100
SLR SLR4 S2 Escenario5
CI
T1+SLR2 S2 Escenario6
T2+SLR2 S2 Escenario7
T1+SLR3 S2 Escenario8
T2+SLR3 S2 Escenario9
Donde se combinan:
AÑO HORIZONTE
INUNDACIÓN PERMANENTE – SLR (m) EVENTOS
EXTREMOS – CI (T=Periodo de Retorno)RCP4.5 RCP8.5 High++
2050 SLR1=0.24 - T1=100 T2=500
2100 SLR2=0.45 SLR3=0.65 SLR4=1 T1=100 T2=500
AÑO HORIZONTE
POBLACIÓN/PIB
Actual S0
2050
S1= proyecciones oficiales de población y crecimiento
tendencial para stock y flujos)
2100S2= crecimiento tendencial para stock y flujos)
E. CLIMÁTICOS
E. SOCIOECONÓMICOS
10. Consecuencias sectoriales
Daño acumulado sobreactivos residenciales respectoal stock de capital residencialtotal provincial de 2011, que asciende a 26 223 845 402 EUR (FBBVA)
Vivienda
Ranking para Tr=100 + SLR=0.65* m a 2100 (E8):RibadesellaNaviaCastropol Gozón Valdés
Los daños efectivos esperados podrán alcanzar ante la inacción para el escenario más pesimista la cifra total de 134 millones de euros.
Escenario 3.- HORIZONTE=2050: Tr=100 + SLR=0.45** m, S1
*: valor medio en Asturias modificado localmente
10. Consecuencias sectoriales
Análisis integrado del riesgo de inundaciónRIESGO INTEGRADO
PARA Tr=100 + SLR=0.65* m (RCP8.5) a 2100
*: valor medio en Asturias modificado localmente
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